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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的對(duì)比 內(nèi)容精選 換一換
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在結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián)，反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫(kù)能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)來(lái)自：百科PP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和H來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的對(duì)比 相關(guān)內(nèi)容
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院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前，需要了解操來(lái)自：百科庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，建設(shè)滿足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶痛點(diǎn)： Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無(wú)法自主可控;來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的對(duì)比 更多內(nèi)容
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Studio連接DWS并導(dǎo)入數(shù)據(jù)的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 在創(chuàng)建好數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群后，就可以使用SQL客戶端連接DWS集群中的數(shù)據(jù)庫(kù)，并執(zhí)行SQL語(yǔ)句進(jìn)行數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析。 Data Studio是一款用于連接數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶端工具，有著豐富的GUI界面，能夠管理數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象，編輯、運(yùn)行、調(diào)試SQL腳本，查看執(zhí)行計(jì)劃等。來(lái)自：百科![]()
AI Gallery的算法模塊支持算法的共享和訂閱。在AI Gallery的“算法”中，可以查找您想要的算法，訂閱滿足業(yè)務(wù)需要的資產(chǎn)，最后推送至ModelArts控制臺(tái)中使用。也可以將個(gè)人開(kāi)發(fā)的算法分享發(fā)布至AI Gallery中，共享給其他用戶使用。 資產(chǎn)集市 > 鏡像：共享了ModelArts鏡像。來(lái)自：專題![]()
院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA-GaussDB系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前，需要了解操來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 數(shù)據(jù)模型類型的對(duì)比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生過(guò)三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞，不能超長(zhǎng)等約束；來(lái)自：百科![]()
用傳統(tǒng)的FS-LDM方式建模，將會(huì)面臨靈活性差、周期長(zhǎng)、成本高的問(wèn)題。處于業(yè)務(wù)高速發(fā)展期的客戶，往往要求數(shù)據(jù)平臺(tái)要靈活、高效。 大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)開(kāi)放的數(shù)據(jù)格式，幫助客戶快速構(gòu)建面向不同使用者的貼源層-明細(xì)層-匯總層-集市層，結(jié)合大寬表自助式OLAP分析組件，進(jìn)一步解決大數(shù)據(jù)的大表關(guān)來(lái)自：百科![]()
隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和分布式技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也朝著分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)是MPP（Massive-Parallel Processing）架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下： MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般由多個(gè)對(duì)等的數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)被按照某來(lái)自：百科![]()
按需付費(fèi)：DWS按實(shí)際使用量和使用時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。您需要支付的費(fèi)率很低，只需為實(shí)際消耗的資源付費(fèi)。 門檻低：您無(wú)需前期投入較多固定成本，可以從低規(guī)格的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)例起步，以后隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況彈性伸縮所需資源，按需開(kāi)支。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”，成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DAS 中表結(jié)構(gòu)對(duì)比的操作 DAS中表結(jié)構(gòu)對(duì)比的操作 時(shí)間：2021-05-31 18:02:55 數(shù)據(jù)庫(kù) 在結(jié)構(gòu)方案界面，我們可以對(duì)比兩個(gè)庫(kù)內(nèi)的表的表結(jié)構(gòu)，并且可以選擇是否在對(duì)比之后進(jìn)行同步。 步驟1 創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)對(duì)比與同步任務(wù)； 步驟2 選擇基準(zhǔn)庫(kù)與目標(biāo)庫(kù)； 步驟3來(lái)自：百科![]()
另一方面如果鎖住了多張表，又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫(kù)表單更新的事務(wù)，造成業(yè)務(wù)的延時(shí)甚至中斷。 解決方案 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報(bào)供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過(guò)程，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)來(lái)自：百科![]()
華為云Stack 是部署在政企客戶本地?cái)?shù)據(jù)中心的云基礎(chǔ)設(shè)施，通過(guò)持續(xù)創(chuàng)新，打造安全、可靠、高效的混合云，以用戶視角一朵云的能力，助力客戶從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云，釋放數(shù)字生產(chǎn)力。 了解更多 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) MySQL與PostgreSQL的對(duì)比 MySQL與PostgreSQL的對(duì)比 時(shí)間：2020-07-28 16:34:35 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL聲稱自己是最流行的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)。LAMP中的M指的就是MySQL。構(gòu)建在LAMP上的應(yīng)用都會(huì)使用MySQL，如WordPre來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來(lái)自：百科![]()
由批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)產(chǎn)生的。批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一般對(duì)計(jì)算資源要求較多，對(duì)響應(yīng)時(shí)延的要求較低，一般都選擇在業(yè)務(wù)系統(tǒng)不那么繁忙的夜間運(yùn)行。 在數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用范圍也更加的寬廣。通過(guò)數(shù)據(jù)快速靈活地調(diào)整商業(yè)決策也越來(lái)越受到廣大企業(yè)用戶的認(rèn)可，并把它應(yīng)用到自己的生產(chǎn)服務(wù)過(guò)程當(dāng)中。我們每來(lái)自：百科![]()
業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái)，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專注于業(yè)務(wù)，無(wú)需花費(fèi)大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) Par來(lái)自：百科![]()
站的內(nèi)容發(fā)布到最接近用戶的網(wǎng)絡(luò)”邊緣“的節(jié)點(diǎn)，這樣做的目的是使用戶可以就近獲得所需要的內(nèi)容，解決因特網(wǎng)的擁擠問(wèn)題，提高用戶訪問(wèn)站點(diǎn)的響應(yīng)速度。 CDN 可以覆蓋國(guó)內(nèi)的幾乎所有線路。從可靠性方面，CDN實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)上的多點(diǎn)冗余，即使某一節(jié)點(diǎn)意外失效，網(wǎng)站的接入也會(huì)自動(dòng)指向其它健康的節(jié)點(diǎn)來(lái)自：百科
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